식도위접합부선암의 내시경적 진단에서 인공지능의 역할：단일센터, 환자대조군, 진단적 연구
2023년 11월 15일 업데이트: Qilu Hospital of Shandong University
본 연구의 목적은 딥러닝 방법을 사용하여 치루 병원의 위장관 내시경 영상 데이터를 후향적으로 분석하고 내시경 영상을 기반으로 인공지능 모델을 구축하여 식도위 접합부 선암종의 침습 깊이를 결정합니다. 본 연구는 또한 확립된 AI 모델을 내시경 의사의 진단 결과와 비교하여 내시경 의사를 위한 모델의 임상적 보조 가치를 평가할 것입니다. 연구에는 데이터 수집 및 전처리, 인공 지능과 같은 단계가 포함됩니다. 모델 개발, 모델 테스트 및 평가.
본 연구소에서 구축한 위내시경 영상 데이터셋은 주로 백색광 내시경, 광학증강내시경(OE), 협대역영상내시경(NBI)의 3가지 모드의 내시경 영상을 포함한다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
200
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Miaomiao Ma, Bachelor
- 전화번호: +8617657686098
- 이메일: mmiao6098@163.com
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
이 연구에는 모델 훈련 및 테스트를 위해 Qilu 병원의 내시경 센터에서 검색한 식도 위 접합부의 내시경 이미지가 포함되어 있습니다. 연구 인구는 병리학적 검사를 받았으며 병리학적 결과는 황금 표준으로 사용되었습니다.
설명
포함 기준:
- 이 연구에는 내시경 검사 또는 치료를 받은 18세 이상 환자의 내시경 영상이 포함되었습니다.
- 사례군의 모든 환자는 식도 위접합부 선암종으로 병리학적으로 확인되어야 하며, 병리학자는 병소의 종양 분류에 대해 전반적인 모양, 크기, 분화 유형, 침윤 깊이, 유무 또는 림프관/혈관 침범 유무, 수술 절제면 상태 등
- 대조군 환자의 내시경 영상은 생검 병리학 또는 최소 2명의 숙련된 내시경 전문의(수술 경험 > 5000 사례)에 의해 확인되어 명확한 양성 증상이 있는지 공동으로 확인해야 합니다.
제외 기준:
- 환자는 이전에 식도 위 접합부에 대한 내시경 치료 또는 수술의 병력이 있습니다.
- 연구 과정에서 필요한 임상정보 제공 불가(환자의 연령, 성별, 병변 특성, 내시경 소견, 내시경 영상 등)
- 생검 후 출혈, 조리개, 흐림, 초점 흐림, 인공물 또는 과도한 점액으로 인해 심각한 영향을 받는 것과 같은 낮은 품질의 내시경 이미지.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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트레이닝 세트
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본 연구에서는 구축된 AI 모델과 내시경 전문의의 진단 결과를 비교하여 내시경 전문의를 위한 모델의 임상적 보조적 가치를 평가하고자 한다.
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테스트 세트
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본 연구에서는 구축된 AI 모델과 내시경 전문의의 진단 결과를 비교하여 내시경 전문의를 위한 모델의 임상적 보조적 가치를 평가하고자 한다.
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검증 세트
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본 연구에서는 구축된 AI 모델과 내시경 전문의의 진단 결과를 비교하여 내시경 전문의를 위한 모델의 임상적 보조적 가치를 평가하고자 한다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 36개월
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연구진은 확립된 AI 모델의 민감도를 계산해 다양한 수준의 내시경 의사와 비교했다.
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36개월
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특성
기간: 36개월
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연구자들은 확립된 AI 모델의 특이성을 계산하고 이를 다른 수준의 내시경 의사와 비교했습니다.
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36개월
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부정적인 예측 값
기간: 36개월
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연구진은 확립된 AI 모델의 음성 예측값을 계산해 다양한 수준의 내시경 의사와 비교했다.
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36개월
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긍정적 예측값
기간: 36개월
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연구진은 확립된 AI 모델의 양성 예측값을 계산해 다양한 수준의 내시경 의사와 비교했다.
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36개월
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정확성
기간: 36개월
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연구진은 확립된 AI 모델의 정확도 양성 예측값을 계산해 다양한 수준의 내시경 의사와 비교했다.
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36개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2023년 12월 1일
기본 완료 (추정된)
2025년 4월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 4월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 4월 6일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 4월 6일
처음 게시됨 (실제)
2023년 4월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2023년 11월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 11월 15일
마지막으로 확인됨
2023년 4월 1일
추가 정보
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